MATLAB卡尔曼滤波与Condensation算法视频目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目实现基于卡尔曼滤波与Condensation算法的动态目标跟踪，支持AVI/MP4/MOV等视频格式输入，通过状态预测与粒子滤波校正提升跟踪稳定性，适用于复杂场景下的运动目标追踪。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波与Condensation算法的视频序列动态目标跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个鲁棒的动态目标跟踪系统，将经典的卡尔曼滤波与先进的Condensation（粒子滤波）算法相结合，能够对视频序列中的运动目标进行稳定、准确的跟踪。该系统可有效处理线性与非线性、高斯与非高斯噪声等多种复杂场景，并提供直观的可视化界面和详细的误差分析，适用于视频监控、运动分析和人机交互等领域。

功能特性

• 多格式视频支持：支持读取AVI、MP4、MOV等常见视频格式及JPG/PNG图像序列文件夹。
• 双滤波算法融合：集成卡尔曼滤波进行线性状态预测与校正，结合Condensation算法应对非线性/非高斯噪声问题。
• 实时可视化跟踪：在视频画面上实时显示目标跟踪框、运动轨迹及状态信息。
• 交互式参数调节：提供图形界面，允许用户自定义过程噪声、观测噪声协方差、粒子数量等关键参数。
• 全面的结果输出：输出目标位置坐标、运动轨迹可视化、跟踪误差分析图表（如RMSE）及详细数据表格。

使用方法

1. 准备输入数据：准备待跟踪的视频文件或图像序列文件夹。
2. 指定初始目标：在程序运行后，通过手动框选或自动检测方式指定初始跟踪目标位置。
3. 设置跟踪参数：根据场景需求，在参数调节界面设置卡尔曼滤波与Condensation算法的相关参数。
4. 执行跟踪过程：启动系统，实时观察跟踪效果及轨迹绘制。
5. 查看与分析结果：跟踪完成后，系统将显示误差分析图表，并支持导出跟踪数据表格。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持OpenGL的显卡以提升可视化性能

文件说明

项目中的核心入口文件作为系统的主要调度中枢，负责整合视频数据读取、目标初始化、双算法跟踪执行、实时可视化绘制以及结果输出与分析等关键流程。该文件协调了卡尔曼滤波器与粒子滤波器的调用逻辑，构建了完整的参数配置与用户交互接口，并最终实现了跟踪轨迹绘制与性能评估功能，确保整个跟踪系统的高效稳定运行。